作者｜晨星行銷 陳俊鳴執行長（網路流量操盤手・企業行銷顧問）
有位開牙醫診所的老闆最近碰到一件事。新病人來的時候跟他說：「我本來問 AI 附近有沒有推薦的牙醫，它講了三家，沒有你們。後來是朋友介紹我才知道的。」
他愣了一下。他的網站在 Google 搜「某某區 牙醫」排第一頁，做了三年 SEO，錢也花了。怎麼會沒有他？
問題不在排名。問題是這位病人根本沒去看那個排名。他問了 AI，AI 直接給他三家的名單，他就照著去了。
搜尋這件事，中間多了一個人。以前是使用者輸入關鍵字、Google 給一排連結、使用者自己挑一個點進去；現在多了一個會先幫你讀完、再用自己的話講給你聽的中間人。GEO（Generative Engine Optimization，生成式引擎優化）處理的就是這一段：怎麼讓這個中間人開口的時候，把你算進去。
這篇不只講定義。2024 年有一篇正式的學術論文，把「怎麼讓 AI 引用你」拿去做了對照實驗，測了 9 種寫法，量出分數——包括哪幾種真的有用，哪一種做了反而更糟。另一邊，Google 的官方文件卻寫著「不需要進行其他特殊最佳化」。這兩句話看起來互相打架，其實在講不同的事。後面有一整節專門處理這個，那也是這篇跟其他 GEO 文章最不一樣的地方。
GEO 是什麼：讓 AI 寫答案的時候，把你算進去
先給一句話的定義：
GEO 是調整內容的寫法與呈現方式，讓內容在 AI 生成的答案裡被引用、被提及、被推薦。
換個生活裡的說法。以前的搜尋引擎像一本電話簿，它把符合條件的店家列出來，翻不翻、打給誰是你的事。現在的 AI 搜尋比較像一位很熱心的鄰居：你問他「附近哪家水電行比較實在」，他不會把整本電話簿念給你聽，他會直接說「找三巷那家，我上次找他修，價錢公道」。
差別在哪？電話簿的競爭是「排在第幾頁」，鄰居的競爭是「他講不講得到你」。 排在電話簿第一頁但鄰居沒印象，一樣沒生意。
這個「鄰居」現在有一整排：ChatGPT、Perplexity、Google 的 AI 摘要、Gemini、Claude、微軟 Copilot。GEO 要處理的，就是讓這一排嘴巴開口的時候，有機會提到你。
這件事在台灣已經開始了，不是未來式
有個時間點值得記下來：Google 官方部落格宣布，繁體中文版的「AI 模式」於 2025 年 10 月 8 日在台灣正式推出。在這之前，台灣使用者遇到的多半是搜尋結果上方那塊自動出現的 AI 摘要；AI 模式則是使用者主動開啟的對話介面，可以一直追問下去。
一般人的使用習慣也在動。根據聯合新聞網對萬事達卡調查的報導，近七成台灣民眾至少每週使用一次 AI 助理；另一篇報導提到，有 38% 的民眾曾在購物決策中參考 AI 的建議。
這份調查的原始發布內容目前只找得到媒體轉述，數字本身看看就好，不適合拿來當任何決策的依據。放在這裡只是想說明一件事：問 AI 再決定去哪一家，在台灣已經不是少數人的行為。 但也不必因此驚慌。變化的是「多了一條路徑」，不是「舊的那條消失了」——你的網站流量不會明天就腰斬。
生成式引擎優化、AI 搜尋優化、GEO 行銷，講的是同一件事
查資料的時候如果看到這幾種講法，不用懷疑自己是不是漏學了什麼：
- 生成式引擎優化：GEO 的中文全名，Generative Engine Optimization 直譯。
- AI 搜尋優化：比較口語的講法，強調「AI 搜尋」這個場景。
- GEO 優化：其實有點贅字（GEO 本身的 O 就是優化），但實務上很多人這樣講。
- GEO 行銷：把它放進行銷框架裡談的說法。
這四個詞指的是同一件事，差別只在講的人習慣。你不需要為它們分別做四套事情。
真正需要分清楚的是另外幾個縮寫，那個下面有一整節在講。
GEO 和 SEO 的關係：不是取代，是多了一種被看見的方式
這是搜這個字的人最常問的第二個問題，而市面上的答案很兩極：有人說 SEO 已死，有人說 GEO 是炒作。兩邊都不太對。
先講差別在哪。差別在「你在量什麼」：
| SEO | GEO | |
|---|---|---|
| 目標 | 在搜尋結果頁排到前面 | 被寫進 AI 生成的答案裡 |
| 成功的樣子 | 使用者點進你的網站 | AI 提到你、引用你、推薦你 |
| 怎麼衡量 | 排名、曝光、點擊率 | 有沒有被提到、被提到時講了多少、放在答案的哪個位置 |
| 主要戰場 | Google、Bing 的結果頁 | ChatGPT、Perplexity、AI 摘要、Gemini 等 |
| 內容要求 | 符合搜尋意圖、結構清楚、有權威訊號 | 大量重疊，另外更看重可查證、可直接引用 |
看最後一列。「大量重疊」這四個字不是客氣話，是這件事的關鍵。
原因很單純：AI 要引用你之前，得先讀得到你。而它讀到你的路徑，多半還是走搜尋引擎那一套——被索引、被判斷為相關、被判斷為可信。索引進不去，寫得再好也輪不到。
至於「GEO 有沒有秘密通道、有沒有付錢優先收錄的門路」這個問題，站上另有一篇文章把五家主要 AI 平台的官方爬蟲文件逐一讀完，結論是只找得到「怎麼擋掉爬蟲」的說明，沒有任何「怎麼讓我優先收你」的提交管道。那段查證這裡就不重複了。
所以這一段的結論很直接：GEO 不是 SEO 的替代品，是 SEO 之上多加的一層寫法要求。 先有 SEO 再談 GEO，不是二選一，也不是把舊的丟掉重做一套。
GEO、AEO、LLMO、AIO、SGE：五個名字，其實只有兩類東西
這一節可能是整篇最實用的。很多人卡住不是因為 GEO 難，是因為一口氣看到五個縮寫，不知道自己是不是漏掉四種功課。
先講結論：這五個詞裡，只有三個是「優化方法」，另外兩個根本不是方法。
| 縮寫 | 全名 | 這是什麼 | 你該知道的 |
|---|---|---|---|
| GEO | Generative Engine Optimization | 優化方法 | 唯一有正式學術論文定義的（KDD 2024） |
| AEO | Answer Engine Optimization | 優化方法 | 比生成式 AI 更早就存在的詞 |
| LLMO | LLM Optimization | 優化方法 | 日本業界的主流叫法，中文圈少見 |
| AIO | AI Overviews | 版位名稱，不是方法 | Google 搜尋結果頁上方那塊 AI 摘要區 |
| SGE | Search Generative Experience | 已停用的舊名 | Google 2023 年的實驗名稱，2024 年 5 月已改叫 AI Overviews |
把後面兩個先處理掉，會輕鬆很多：
AIO 是一個位置，不是一件工作。 就像「騎樓」是店面前面那塊地，不是一種做生意的方法。你可以想辦法讓自己出現在 AIO 這個版位裡，但「做 AIO」這個講法本身就不通。
SGE 是舊名，已經沒有這個東西了。 Google 在 2023 年 5 月的開發者大會發表 Search Generative Experience，放在實驗性質的 Search Labs 裡測試；2024 年 5 月 14 日的 Google I/O 上正式更名為 AI Overviews，並在美國全面上線。所以如果你手上那份資料還在教你「怎麼做 SGE 優化」，它至少是兩年前的東西了。
剩下三個（GEO、AEO、LLMO）確實都是優化方法，而且做的事有七成以上是重疊的。它們的差別比較像是不同地方的人給同一件事取了不同的名字：
- GEO 是 2023 年 11 月那篇論文首次正式定義的，三者中唯一有學術出處。
- AEO 出現得更早，原本談的是「怎麼讓內容適合被當成答案摘出來」。
- LLMO 這個詞很有意思——日本業界的整理指出，LLMO 在日本是壓倒性的主流用語，反而在海外幾乎沒人用。同一份整理也把三者的關係寫成 AEO ⊂ GEO ⊃ LLMO，也就是 GEO 的範圍最大。
要提醒一句：「日本獨有」這個觀察來自日本業界的整理文章，不是官方定義，也不代表台灣的用語習慣一定會跟著走。放在這裡是因為它解釋了一件事——你在不同語言的資料裡看到不同縮寫，多半不是你漏學了什麼，是那個圈子習慣那樣叫。
順帶一提，如果你想更細地比較 SEO、AEO、GEO 這三者的做法與成效判斷，站上另有一篇專門做這件事的比較文章。這一節的重點只在「哪些是方法、哪些不是」。
這一節的收穫可以濃縮成一句：五個縮寫裡，AIO 是位置、SGE 已作廢，剩下三個是同一件事的不同叫法。你要學的只有一套。
有一篇論文真的把 GEO 拿去做實驗，測了 9 種寫法
談 GEO 的文章很多，但大部分講的是「應該要有權威感」「內容要結構清楚」這類原則。原則沒錯，問題是沒辦法驗證——你怎麼知道哪一項比較有用？
2024 年 8 月，普林斯頓大學與印度理工學院德里分校的研究團隊，在資料探勘領域的頂級會議 KDD 上發表了一篇論文，題目就叫《GEO: Generative Engine Optimization》。他們做的事很單純，也很扎實：準備一萬筆查詢，把同一批內容用 9 種不同方式改寫，然後看 AI 生成答案時比較願意引用哪一種。
先看這 9 種寫法分別是什麼：
| # | 做法 | 白話講就是 |
|---|---|---|
| 1 | Authoritative | 把語氣寫得更有說服力、更權威 |
| 2 | Statistics Addition | 把「很多」「大幅」改成具體數字 |
| 3 | Keyword Stuffing | 多塞一點關鍵字（傳統 SEO 那招） |
| 4 | Cite Sources | 加上來源引用 |
| 5 | Quotation Addition | 加上可信來源的原話引述 |
| 6 | Easy-to-Understand | 把話講得更簡單 |
| 7 | Fluency Optimization | 讓句子更通順 |
| 8 | Unique Words | 加入比較獨特的用詞 |
| 9 | Technical Terms | 加入專業術語 |
論文用一個叫「位置加權字數」的指標來衡量能見度。白話說就是：AI 引用你的時候，講了你多少內容，而且是放在答案的前面還是後面。 放在開頭第一句，跟塞在最後一段補充，價值當然不一樣。
實測結果如下，基準值 19.3 代表完全沒調整過的原始內容：
| 分組 | 做法 | 分數 | 跟基準比 |
|---|---|---|---|
| 基準 | 沒有優化 | 19.3 | — |
| 表現不佳 | 關鍵字堆砌 | 17.7 | 比不做還低 |
| 表現不佳 | 加獨特用詞 | 20.5 | 幾乎沒差 |
| 表現好 | 把話講簡單 | 22.0 | ↑ |
| 表現好 | 權威語氣 | 21.3 | ↑ |
| 表現好 | 加專業術語 | 22.7 | ↑ |
| 表現好 | 加來源引用 | 24.6 | ↑↑ |
| 表現好 | 加具體數據 | 25.2 | ↑↑ |
| 表現好 | 加原話引述 | 27.2 | 最高 |
論文的原文結論是：表現最好的方法比基準提升 41%。 團隊另外拿真實上線的 Perplexity.ai 再測一次，加原話引述這招在同一個指標上帶來 22% 的提升。
分數最高的三招，共同點是「把話講得有憑有據」
看一下前三名：加來源引用、加具體數據、加原話引述。
這三件事講的其實是同一種寫作習慣——不要只講你的看法，要講出你憑什麼這樣講。
舉個實際的對照。同樣一段話：
❌「近年來 AI 搜尋大幅改變了使用者的行為，越來越多人不再點擊搜尋結果。」
✅「Google 在 2024 年 5 月的開發者大會上把 SGE 更名為 AI Overviews 並在美國全面上線；在 KDD 2024 的一項對照實驗中，加上來源引用的內容被 AI 引用的能見度，比未調整的版本高出約四成。」
第二種寫法比較長、比較囉嗦，但它給了年份、給了場合、給了數字，也給了可以去查的出處。論文測出來的結果是：AI 比較願意引用第二種。
這件事其實不難理解。AI 生成答案時要對內容負責，它需要的是站得住腳的材料。一段全是形容詞的文字，它引用了也沒辦法拿來支撐任何具體說法；一段有數字有出處的文字，它引用了就能直接寫進答案。
關鍵字塞好塞滿，在 AI 面前不是沒效，是扣分
這是整份研究最反直覺的一段，也是最值得記住的一段。
論文把 9 種方法分成「表現好」與「表現不佳」兩組，關鍵字堆砌被放在表現不佳那一組，而且分數低於什麼都不做的基準：主實驗從 19.3 掉到 17.7；在 Perplexity.ai 的真實環境測試中，論文明確寫了一句「比基準低 10%」。
也就是說，把關鍵字多塞幾次進去，不是白做工，是把原本的機會做掉了。
為什麼？可以這樣理解：傳統搜尋引擎有一部分邏輯是在比對字詞，一個詞出現得多，某種程度上代表這頁跟這個詞有關。但 AI 讀內容的方式不是數字頻率，它讀的是意思。同一個詞重複出現十次，在它眼裡不會變得比較重要，只會讓這段文字讀起來不自然、資訊密度變低——而資訊密度低的段落，本來就不容易被拿去當引用材料。
這一節的收穫：GEO 有效的部分不是技巧，是寫作標準。把話講得有出處、有數據、有原話，比任何調整都有用；而傳統 SEO 時代那套塞關鍵字的做法，在這裡是往回走。
官方說不必特別優化，論文說改寫法有效——這兩句其實在講不同的事
這一節值得單獨拉出來，因為它是很多人讀完各種 GEO 文章之後最大的困惑來源。
一邊是 Google 的官方說明文件。〈AI 功能與你的網站〉這份文件寫得很白：
「要顯示在 AI 摘要或 AI 模式中，沒有額外的需求條件，也不需要進行其他特殊最佳化。」
同一份文件還明確列出不需要做的事：不需要建立新的機器可讀檔案、不需要 AI 專用的文字檔或標記，也不需要新增任何特殊的 schema.org 結構化資料。
另一邊是前面那篇 KDD 論文，測出改寫法可以讓被引用的能見度提升四成。
看起來像在打架。但把兩句話並排讀清楚，會發現它們根本不在回答同一個問題：
| Google 官方文件 | KDD 2024 論文 | |
|---|---|---|
| 回答的問題 | 我必須做什麼才進得去？ | 我可以做什麼讓機會變大？ |
| 講的是 | 必要性 | 效益 |
| 涵蓋範圍 | 只講 Google 自家的 AI 摘要與 AI 模式 | 泛指生成式引擎，真實驗證只做了 Perplexity 一家 |
| 結論 | 沒有入場費，做好基本的就有資格 | 同樣有資格的內容裡，寫法不同結果不同 |
用個比喻就很清楚了。學校說「考試不必補習，上課有聽就能考」——這句話是真的，它講的是門檻。但這不代表兩個都有上課的學生考出來會一樣；一個會整理筆記、一個只是坐在那裡，分數還是有差。Google 講的是門檻，論文講的是差距。
所以正確的理解是：
- 不必買什麼工具、不必裝什麼外掛、不必付錢給誰求優先收錄——這一層 Google 講得很清楚。任何跟你說有特殊管道的人，可以直接請他把官方文件翻出來。
- 但「怎麼寫」確實有差——這一層論文用實驗量出來了。而且量出來的有效做法（給出處、給數據、引原話），本來就是把內容寫紮實的老方法。
兩份資料各自的邊界也要說清楚：Google 那份文件只涵蓋 Google 自家的 AI 功能，它沒有替 ChatGPT 或 Perplexity 發言；論文則是英文查詢、2024 年的模型世代，真實引擎只驗證了一家。兩份都不是萬用答案，但合起來足以否定「有秘密通道」這件事。
這一節的收穫：遇到兩份權威資料看起來衝突時，先看它們各自在回答什麼問題。多數時候不是誰錯了，是你把「不必做」讀成了「做了沒用」。
排名第 5 的網站受益最大，排名第 1 的反而掉了三成
如果整篇只能記一件事，建議記這個。
論文做了一個延伸實驗：假如大家都開始做 GEO，會發生什麼事？他們把所有來源內容同時優化，然後看不同排名的網站各自變化多少。
結果是這樣，數字代表能見度的相對變化：
| 做法 | 排名第1 | 第2 | 第3 | 第4 | 第5 |
|---|---|---|---|---|---|
| 權威語氣 | -6.0% | +4.1% | -0.6% | +12.6% | +6.1% |
| 語句通順 | -2.0% | +5.2% | +3.6% | -4.4% | +2.2% |
| 加來源引用 | -30.3% | +2.5% | +20.4% | +15.5% | +115.1% |
| 加原話引述 | -22.9% | -7.0% | +3.5% | +25.1% | +99.7% |
| 加具體數據 | -20.6% | -3.9% | +8.1% | +10.0% | +97.9% |
看最右邊那一欄。原本排在第 5 名的網站，加上來源引用之後，能見度增加 115.1%；同一招用在排名第 1 的網站上，能見度反而掉了 30.3%。
論文自己對這件事的解讀是：傳統搜尋引擎的排名很吃反向連結數量、網域經營時間這些東西，而這些正是小公司最難累積的；但生成式引擎在挑引用材料時，看的是這段文字本身能不能用。論文用了 democratize（讓資源分配變得比較平等） 這個字，並且明講「許多排名較後面的網站是由小型內容創作者或獨立商家經營的」。
對一間排名長期卡在第三、第四頁的公司來說，這段的實際意義是：在 AI 這一關，你跟大公司的差距沒有在傳統排名上那麼大。 你缺的是外部連結與網域年資，那些短期買不到；但「把文章寫得有出處、有數據」這件事，今天下午就可以開始做。
不過有三件事要誠實講清楚，免得被過度解讀：
- 這是單一研究的結果，不是產業共識，也還沒有第二篇論文用同樣的方法複驗過。
- 實驗用的是英文查詢、2024 年的模型（回應由當時的 GPT-3.5 模型生成），中文環境與現在的模型世代不一定完全一樣。
- 真實引擎只驗證了 Perplexity 一家，沒有涵蓋 ChatGPT、Google AI 摘要或 Claude。
所以合理的讀法是「這個方向值得投入」，不是「照做就會有 115%」。
不同產業該用不同招，論文有一張實測對照表
同一份研究還有一個很實用的發現：不同類型的內容，最有效的做法不一樣。
論文原文寫的是「這些方法的效果會隨領域而不同」，並附了一張各方法表現最好的領域對照：
| 做法 | 在這些類型的內容上效果最好 |
|---|---|
| 權威語氣 | 有爭論空間的主題、歷史、科學 |
| 語句通順 | 商業、科學、健康 |
| 加來源引用 | 事實陳述類、法律與公部門相關 |
| 加原話引述 | 人文社會、觀念解釋、歷史 |
| 加具體數據 | 法律與公部門相關、爭論性主題、意見類 |
論文特別點名兩件事：法律與公部門這類主題，加上相關統計數據的效果特別顯著；而加來源引用對「事實型問題」特別有幫助，因為引用本身就提供了查證的依據。
換成台灣的實務語言，大致可以這樣對應：
- 做專業服務的（法律事務所、會計師、醫療診所、B2B 顧問）——你的內容多半在回答「這個規定是什麼」「這種情況該怎麼處理」，屬於事實型與法規型。優先補來源引用與具體數據。
- 做商品或一般商業服務的——優先把話講順、講清楚。論文顯示商業類內容從「語句通順」得益最大，這其實反過來說明一件事：這類內容普遍寫得不好讀。
- 做觀念教學、內容行銷的——優先補原話引述，引用該領域可信來源講過的話。
這張表來自英文語境的實驗分類，直接套用到台灣的產業別會有落差，比較合理的用法是當成「先做哪一項」的參考順序，而不是規定。
GEO 實際怎麼做：一份可以拿去對照的清單
前面都在講為什麼，這一節講怎麼做。順序有意義，建議照著來——跳過第一步直接做第二步，是最常見的浪費。
第一步：先確認 AI 進得來
這一步不做，後面全部白費。就像你把店面裝潢得很漂亮，但鐵捲門沒拉開。
好消息是這一步不必自己猜，Google 的官方文件直接列了建議項目。把官方講的，跟實務上常見的漏洞合起來，可以整理成這張表：
| 檢查項目 | 為什麼重要 | 常見的漏洞 |
|---|---|---|
| robots.txt 允許檢索 | 官方明列的第一項建議 | 幾年前為了防採集擋了一批機器人，AI 爬蟲換了新名字，設定卻沒更新 |
| 重要內容是文字形式 | 官方明列；圖片裡的字讀不到 | 服務項目、價格、地址做成圖片或 PDF |
| 網頁體驗良好 | 官方明列 | 手機版跑版、載入過慢 |
| 內部連結完整 | 官方明列 | 新文章沒有任何頁面連過去，變成孤島 |
| 結構化資料正確 | 官方要求「正確」，不是要求「特殊」 | 標記寫了，但跟頁面實際內容對不上 |
| 商家檔案資訊最新 | 官方明列 | 電話、營業時間、地址過期 |
| Bing 有收錄 | 不少非 Google 系的 AI 會用到 Bing 的索引 | 只顧 Google，Bing 那邊從來沒確認過 |
最後一項要特別註明：它不在 Google 官方清單裡。那份文件只講 Google 自家的 AI 功能，本來就不會替別家平台交代，所以這一項屬於實務上的補充。
第二步：把既有內容補上「憑據」
這一步才是論文測出來真正有效的部分，而且不需要重寫文章，是在既有文章上補。
對照論文分數最高的三招，實際動作是：
- 加來源引用——文章裡提到的數據、法規、官方說法，就在那句話上附出處連結。不要只寫「根據研究顯示」，要寫出是誰的研究、哪一年。
- 加具體數據——把「很多企業」「大幅提升」「效果顯著」這類形容詞，換成能查證的數字或範圍。查不到數字的地方，寧可誠實寫「目前沒有公開統計」，也不要用形容詞蓋過去。
- 加原話引述——引用官方文件或可信來源的原句，而不是自己轉述一遍。
這裡可以算一筆帳。 假設一間公司站上有 50 篇文章，其中真正會被搜到、有流量的大概 10 到 15 篇。如果從這十幾篇開始補，一篇補齊出處與數據大約需要一到兩小時（要真的去查，不是隨便掛連結），加起來大約二十到三十小時的工，通常一個月內排得完。相較之下，如果選擇重寫全部 50 篇，時間會是好幾倍，而且多數重寫的篇數本來就沒有流量。先補有流量的那十幾篇，投入產出的差距通常很明顯。
第三步：最後才處理品牌在站外的樣子
AI 在回答「有沒有推薦的某某公司」這類問題時，取用的不只是你自己的網站。你的公司在其他地方被怎麼描述，也會進到它的判斷裡。
- 公司名稱、地址、電話、營業項目在各處寫法一致（Google 商家檔案、產業名錄、社群頁面）
- 有沒有第三方提到你（媒體報導、產業媒體、公協會名單）
- 這些資訊有沒有過期
這一項的效果比較慢，而且不是自己努力就完全可控，所以放在最後。但如果你的產業本來就常被問「推薦哪一家」，這一項的重要性就會往前挪。
順帶回答一個常被一起問的問題：為什麼平台不乾脆開一個欄位，讓你自己填「我是做什麼的」？合理的推測是，那個欄位一旦存在，就會立刻被填滿誇大的自我介紹，AI 引用它反而更不可靠。這是推論，不是任何平台的官方說法，但它可以解釋為什麼找不到提交入口——沒有入口不是漏了，是刻意的。
什麼情況下，先別急著做 GEO
不是每個網站現在都該投資這件事。以下三種情況，建議先把力氣花在別的地方：
一、網站還沒有被正常索引的。 AI 讀不到你，任何寫法調整都沒有作用。這種情況該解決的是索引問題，不是 GEO。
二、內容本身很薄的。 論文測的 9 種方法，全部是「在既有內容上做調整」。如果一篇文章只有 300 字、講的都是常識，那沒有東西可以加來源，也沒有數據可以補。這種情況該做的是先把內容寫紮實。
三、生意主要靠在地口碑與地圖的。 開在巷口的早餐店、社區裡的美容工作室，客人多半是走過路過或朋友介紹。這類生意把 Google 商家檔案顧好、評論回覆好，效益通常遠大於研究 GEO。
至於「該做 SEO 還是 GEO」這個問題，如果你要一個明確的答案，那就是：先把 SEO 做到內容會被索引、寫得有料，再談 GEO 的寫法調整。有先後，不是二選一。 理由前面講過了——AI 要引用你，得先讀得到你。跳過索引直接研究怎麼被 AI 引用，順序是反的。
成效怎麼看：AI 沒有排名可以查，但有別的辦法
SEO 有排名、有點擊率、有 Search Console 可以看。GEO 麻煩的地方在於，AI 的回答每次都不一樣，沒有一個「第幾名」可以查。
目前實務上可以觀察的有幾種：
- 自己定期去問。 把客戶最可能問的十個問題列出來，每個月拿去問幾個主要的 AI 平台，記錄有沒有提到你、講得對不對。土法煉鋼，但這是最直接的。
- 看品牌名稱的搜尋量變化。 有人在 AI 那裡看到你，接下來常會回頭直接搜你的公司名。這個數字在 Google Search Console 裡查得到，是目前少數看得見的間接訊號。
- 看流量來源有沒有出現 AI 平台。 部分 AI 平台在回答時附的連結被點擊後，會在分析工具裡留下來源紀錄。量通常不大，但趨勢有參考價值。
- 看內容有沒有被引用的跡象。 有些工具開始提供 AI 提及次數的追蹤，這塊的工具還在發展中，數字準確度需要自己驗證。
要有心理準備的是：這幾種方法都是間接的，沒有一種能給你像排名那樣明確的數字。 現階段還沒有公認的標準衡量方式，任何宣稱能精準量化 AI 曝光的說法，都值得先問清楚它是怎麼算的。
一個實務上的建議：如果你有配合的行銷團隊在做這件事，直接要求對方開放 Google Search Console 的權限給你，讓你自己看得到品牌字的搜尋量與整體曝光變化。看得到後台的合作，比看得到報表的合作可靠。
如果你正在評估要不要找人處理這一段，市面上已經有不少以「GEO 公司」自我定位的服務商，選擇的判斷標準跟挑 SEO 廠商不太一樣，這部分另外寫一篇會比較完整。真的需要有人幫忙從索引、內容到站外訊號整套盤一次，也歡迎找我們這些以此為專業的人聊聊，先把現況看清楚，再決定要不要投入。
FAQ
GEO 是什麼意思？簡稱是什麼？
GEO 是 Generative Engine Optimization 的縮寫，中文叫生成式引擎優化。指的是調整內容的寫法與呈現方式，讓內容在 AI 生成的答案中被引用、提及或推薦。
Google 官方說不必特別最佳化，那還需要做 GEO 嗎？
需要，但要先分清楚官方那句話在講什麼。
做了 SEO 還需要做 GEO 嗎？
需要，但順序是先 SEO 再 GEO，不是二選一。
LLMO、AEO、GEO 是同一件事嗎？
實務上非常接近，大約七成以上的做法是重疊的，差別主要在不同圈子的用語習慣。
關鍵字多放一點，AI 會不會比較容易引用我？
不會，實測結果是反效果。
小公司做 GEO 有機會嗎？
從目前的研究結果看，機會比在傳統排名上大。
怎麼知道 AI 到底有沒有引用我的內容？
目前沒有像搜尋排名那樣明確的查詢方式，實務上靠幾種間接觀察：定期拿客戶常問的問題去問各個 AI 平台並記錄結果、觀察品牌名稱的搜尋量變化、檢查流量來源有沒有出現 AI 平台，以及使用開始提供 AI 提及追蹤的工具。
要注意的是，GEO 這三個字母在其他領域另有意思（例如地理相關的 geography），在行銷與 SEO 的語境裡才是指生成式引擎優化。
Google 的〈AI 功能與你的網站〉文件寫的是「要顯示在 AI 摘要或 AI 模式中，沒有額外的需求條件，也不需要進行其他特殊最佳化」——這句講的是門檻，意思是你不必買工具、不必裝特殊檔案或標記，就有資格被納入。它沒有說「怎麼寫都一樣」。而 KDD 2024 的實驗顯示，同樣有資格的內容裡，寫法不同，被引用的機會差距可以到四成。
一句話總結：官方講的是必要性，研究講的是效益，兩者不衝突。
原因是 AI 要引用你的內容之前，得先能讀到你的內容，而這個路徑多半仍然經過搜尋引擎的索引。如果網站連被正常收錄都還沒做到，先研究 GEO 的寫法調整意義不大。反過來說，SEO 已經有穩定表現的網站，補 GEO 的寫法調整是加分項，投入不算大。
其中 GEO 是唯一有正式學術論文定義的（KDD 2024）；AEO 出現得更早，原本談的是內容適不適合被摘成答案；LLMO 依日本業界的整理是日本的主流用語，海外少見。另外常一起出現的 AIO 與 SGE 則不是優化方法——AIO 是 Google 搜尋結果頁的版位名稱，SGE 是 Google 2023 年的舊名稱，2024 年 5 月已更名為 AI Overviews。
在 KDD 2024 的那項研究裡，關鍵字堆砌被歸類在表現不佳的一組，分數低於完全沒有優化的基準內容；在 Perplexity.ai 的真實環境測試中，論文明確記載它比基準低 10%。原因在於 AI 判斷內容是看語意，而不是字詞出現的次數；重複堆砌只會讓文字變得不自然、資訊密度下降，反而更不容易被拿來當引用材料。
同一份論文的延伸實驗顯示，原本排名第 5 的網站在補上來源引用後，能見度提升 115.1%，而排名第 1 的網站反而下降 30.3%。論文的解讀是：傳統排名很吃反向連結與網域年資，這些小公司難以短期累積；但生成式引擎挑選引用材料時，主要看那段內容本身好不好用。
不過這是單一研究、英文查詢、2024 年模型世代的結果，適合當方向參考，不宜當成保證。
這幾種都是間接訊號，準確度有限。現階段還沒有公認的標準衡量方式，遇到宣稱能精準量化 AI 曝光的說法，建議先問清楚計算方式。
參考資料
- Pranjal Aggarwal、Vishvak Murahari、Tanmay Rajpurohit、Ashwin Kalyan、Karthik Narasimhan、Ameet Deshpande —《GEO: Generative Engine Optimization》（發表於 ACM SIGKDD KDD ’24，2024 年 8 月 25–29 日，西班牙巴塞隆納；arXiv 版本 2024 年 6 月 28 日更新）｜英文，美國／印度（普林斯頓大學、印度理工學院德里分校）｜https://arxiv.org/abs/2311.09735
- Google —《AI 功能與你的網站》Google 搜尋中心說明文件（查證日 2026 年 8 月 17 日，此類文件會持續更新）｜繁體中文｜https://developers.google.com/search/docs/appearance/ai-features?hl=zh-tw
- Google —《Google 搜尋正式推出繁體中文版「AI 模式」》Google 台灣官方部落格（2025 年 10 月 8 日）｜繁體中文｜https://blog.google/intl/zh-tw/products/explore-get-answers/ai-mode-zhtw/
- Stellagent —《LLMO・GEO・AIO・AEOの違い — 4つの呼称と中身を整理する【2026年版】》｜日文，日本業界整理，非官方定義｜https://stellagent.ai/ja/insights/llmo-geo-aio-aeo-difference
- SE Ranking —《Google I/O 2024: AI Overviews (SGE) Go Live + More Updates》（2024 年 5 月）｜英文，美國｜https://seranking.com/blog/seo-news-google-io-2024/
- 聯合新聞網 —《萬事達卡調查：近7成民眾每周至少用一次AI助理》（2026 年 8 月）｜繁體中文，台灣；原始調查發布內容未查得，本文僅作討論背景引用｜https://udn.com/news/story/7239/9669518
- 時報資訊 —《萬事達卡調查：近六成民眾願讓AI當「購物管家」》（2026 年 8 月 4 日）｜繁體中文，台灣；同上，僅作討論背景引用｜https://www.chinatimes.com/realtimenews/20260804001304-260410
陳俊鳴
網路流量操盤手．企業行銷顧問
操盤SEO與網路行銷實戰逾15年，2014年創辦晨星事業有限公司（晨星行銷），從SEO網站架設、關鍵字策略到銷售漏斗與變現模式一手包辦。現為智信科技、瞻新資訊等多家企業的常年行銷顧問，也獲頒過亞洲十大卓越名師金像獎，把每一次流量成長都當成自己的事業在打。曾是馬來西亞象棋、圍棋國手，拿過亞洲盃第二名。